MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles largement utilisé, mais il peut rencontrer des goulots d'étranglement en termes de performances lors du traitement de grandes quantités de données. Pour surmonter ces problèmes, les développeurs peuvent utiliser des optimiseurs pour améliorer les performances de MySQL. Dans cet article, nous explorerons les différents types d'optimiseurs, comment les utiliser et certaines de leurs meilleures pratiques.
L'optimiseur MySQL est un composant passif qui détermine le plan d'exécution pour l'optimisation des requêtes lorsqu'une requête est exécutée. En fonction de facteurs tels que la structure de la requête, la taille des données, les index, etc., l'optimiseur choisira la jointure correcte entre les tables et essaiera d'utiliser le meilleur index pour garantir que la quantité de données analysées est minimisée.
Pour aider les développeurs à améliorer les performances des requêtes, MySQL avertit tout le monde que toutes les colonnes de la table sont interrogées, n'utilisez pas SELECT *, mais sélectionnez les colonnes requises.
Lors de l'utilisation de MySQL, les développeurs doivent souvent traiter de grandes quantités de données. Parfois, ils doivent traiter des requêtes complexes pour obtenir les résultats souhaités. Dans ce cas, pour améliorer les performances des requêtes, vous pouvez utiliser l'optimiseur MySQL.
Les développeurs peuvent utiliser les méthodes suivantes pour déterminer quand il est préférable d'utiliser l'optimiseur :
3.1 Optimiseur basé sur les coûts (CBO)
CBO est l'un des optimiseurs couramment utilisés dans MySQL. Il utilise des informations statistiques pour déterminer les plans de requête. Sur la base des statistiques stockées dans les métadonnées MySQL, CBO utilise un modèle de coût pour calculer le coût total requis pour exécuter le plan. Le coût est calculé en fonction de mesures telles que la durée, les E/S, etc. Le plan d'exécution le moins coûteux prévu par CBO est généralement exécuté par MySQL.
3.2 Optimiseur basé sur des règles (RBO)
RBO est un autre optimiseur qui était la valeur par défaut dans les versions précédentes de MySQL. Il détermine des plans de requête en fonction d'un ensemble de règles prédéfinies. Les règles sont définies par la bibliothèque MySQL Expressions. Le RBO n'est pas aussi bon que le CBO, mais peut être plus rapide que le CBO dans certaines situations.
3.3 Query Cache
Query Cache est le troisième optimiseur, qui implémente le mécanisme de mise en cache des requêtes de MySQL. Dans MySQL, si une requête correspond au même texte, les résultats peuvent être stockés dans le cache afin que la prochaine fois, la même requête réponde plus rapidement. Pour activer la mise en cache des requêtes, définissez les valeurs des options query_cache_type et query_cache_size.
Comment utiliser l'optimiseur4.1 Mettre à jour les statistiques MySQL
Les statistiques MySQL sont importantes car elles sont utilisées pour déterminer les décisions de l'optimiseur. Les développeurs peuvent mettre à jour les statistiques MySQL en exécutant la commande ANALYZE TABLE dans les moteurs MyISAM et InnoDB, ou la commande OPTIMIZE TABLE dans MyISAM.
4.2 Utilisez des index appropriés
Les index sont un élément clé de l'optimiseur MySQL. Pour les bases de données volumineuses, la simple utilisation d'index appropriés peut améliorer considérablement les performances lors de l'exécution des requêtes. Les développeurs doivent utiliser des index B-tree au lieu d'index de hachage ou de texte intégral et s'assurer que les colonnes indexées ont une faible cardinalité pour réduire le temps de réponse.
4.3 Mise en cache des résultats des requêtes
La mise en cache des résultats des requêtes est une technique d'optimisation efficace qui utilise la fonction de mise en cache des requêtes MySQL. Les développeurs peuvent mettre en cache les résultats des requêtes en activant le moteur de stockage FEDERATED ou le moteur de stockage MEMORY, ou en utilisant memcached pour la mise en cache.
4.4 Compression de la taille de la table
Les développeurs peuvent compresser la taille des tables en adoptant le bon moteur de stockage et la bonne méthode de partitionnement des tables, ou en utilisant des techniques telles que la compression de lignes dans InnoDB. Cela peut améliorer les performances des requêtes et même contribuer à réduire les coûts lorsque vous travaillez avec des bases de données volumineuses.
ConclusionCe qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!